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从偏差-方差模型出发,提出了一种通过模糊规则推理动态调整正则项系数的新方法,并有效地确定了模糊推理规则和隶属度函数.并将该方法与BP算法和固定正则项系数的方法进行了比较,该方法具有精度高、收敛快和泛化能力高等优点,通过实例表明了该方法的有效性.
一种新的模糊规则动态调整正则项系数的神经网络学习方法
【摘 要】
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从偏差-方差模型出发,提出了一种通过模糊规则推理动态调整正则项系数的新方法,并有效地确定了模糊推理规则和隶属度函数.并将该方法与BP算法和固定正则项系数的方法进行了比
【机 构】
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同济大学计算机科学与工程系,复旦大学电子工程系
【出 处】
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红外与毫米波学报
【发表日期】
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2002年3期
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